[发明专利]一种基于Lorenz扰动的时间序列风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Lorenz扰动的时间序列风速预测方法，属于风力发电领域。本发明充分考虑大气动力系统中的大气扰动对风速预测的影响，提出一种基于Lorenz扰动的小波分解时间序列风速预测方法，并用西班牙和中国两种不同气候类型下的风电场数据进行仿真实验探究不同初始值的Lorenz方程的扰动效果。实验结果证明，本发明的风速预测方法显著提高了风速的预测精度，能够有效地促进风电产业的发展。

主权项

一种基于Lorenz扰动的时间序列风速预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)在某风电场每隔一段时长t'采集1组原始风速数据，在时间t‑1时刻采集到n组风速数据作为原始风速序列ν(νt‑1‑(n‑1)t',νt‑1‑(n‑2)t',......,νt‑1)；(2)将原始风速序列ν(νt‑1‑(n‑1)t',νt‑1‑(n‑2)t',......,νt‑1)分别利用MATLAB软件中的Trend和Detrend命令分为风速趋势序列T和去趋势序列D；(3)对风速趋势序列T进行处理形成线性序列；对风速去趋势序列D先进行Daubechies(db4)小波分解，分解为低频段L3，高频段H3、H2、H1，再分别对L3、H3、H2、H1建立ARMA风速序列；(4)将风速趋势序列T的线性预测序列和风速去趋势序列DARMA模型的风速预测序列整合起来得到原始风速数据的初步预测序列y(t)；(5)给定Lorenz方程的初始值和参数值，求解Lorenz方程，得到Lorenz方程的三维扰动序列，对扰动序列进行数据标准化处理，得到无量纲和无数量级的标准化扰动数据；(6)计算标准化扰动数据与初始状态(0,0,0)的曼哈顿距离，得到Lorenz综合扰动流；(7)利用Lorenz综合扰动流对风速的初步预测序列y(t‑1)进行扰动修正，并以实现风速实际值和预测值之间的平均绝对误差最小为目标得到扰动修正的最优扰动强度和最优扰动系数；(8)利用Lorenz综合扰动流得到的最优扰动强度和最优扰动系数对风速的初步预测序列进行扰动修正，得到风速的最终预测序列(9)根据步骤(4)的原始风速数据的初步预测序列y(t)以及步骤8的最优扰动强度和最优扰动系数得到风速的最终预测序列根据风速的最终预测序列可以得出t+1时刻的风速数据预测序列